Marketing Technology

di Pasquale Borriello

Come la tecnologia sta cambiando il marketing e la comunicazione. Pasquale Borriello è amministratore delegato di Arkage (Artattack Group), ha un background in filosofia e matematica e una specializzazione in marketing in Canada.

Ecco perché i sistemi di predictive analytics possono cambiare il marketing (in meglio)

Compito del marketing è sempre stato quello di anticipare gusti e necessità del pubblico per incrementare e migliorare le vendite dei prodotti e servizi aziendali. Oggi, grazie ai dati, si può predire con grande accuratezza il comportamento esatto del target. Pensate cosa questo può significare per il business delle aziende.

Cosa sono i sistemi di predictive analytics?

Con la pervasività del digitale e la grande quantità di dati a disposizione, gli analytics giocano sempre di più un ruolo fondamentale per qualunque strategia di marketing e comunicazione.

A partire da modelli statistici efficienti e algoritmi di machine learning per l’apprendimento automatico, è possibile elaborare previsioni sempre più precise sui risultati delle attività di marketing. In base ai dati di input che possono essere strutturati o non strutturati, un software è in grado di predire trend o pattern di comportamento utili ai nostri obiettivi. Questa capacità predittiva viene comunemente definita predictive analytics.

L’importanza per le aziende

Secondo Forrester Research, l’analisi dei dati predittiva è particolarmente importante per le aziende:

“predictive marketing analytics can help [marketers]

determine when to engage buyers, how to execute cross-channel

campaigns most effectively or where to spend budget”.

E sempre secondo gli analisti, l’analisi predittiva può costituire un cambiamento cruciale per la aziende:

“[…]Predictive analytics has never been more relevant, and easier, than it is now. […] Why do it? Because enterprises that predict will win, retain, and serve customers better than those that don’t”.

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Predictive Analytics in 6 fasi © Forrester Research 2015

A cosa servono i sistemi di predictive analytics?

Le maggiori e più immediate applicazioni sono tre:

  • fornire insight immediate sui clienti e sul business tramite dashboard e report;
  • permettere interazioni intelligenti e contestuali per migliorare i processi aziendali (come l’analisi delle frodi per l’ecommerce o l’adattamento automatico di contenuti digitali in base al contesto);
  • reimmaginare la customer experience e favorire la creazione di nuovi prodotti digitali.

Tutto questo non è solo appannaggio dei data scientist, ma è alla portata di software developer che possono integrare modelli predittivi in applicazioni esistenti e di business analyst che possono studiare nuovi processi di customer experience più efficaci.

I più grandi player del mondo software enterprise sono già attivi da anni in questo campo: Dell, IBM, Microsoft, Oracle, SAP, SAS. C’è inoltre un ottimo software open source reperibile in rete, integrabile con progetti ‘custom’ esistenti o con le piattaforme a pagamento.

Insomma è davvero il momento di sfruttare al meglio l’analisi predittiva dei dati per migliorare il marketing e il business della propria azienda.

Chi volesse provare una piattaforma di predictive analytics italiana dedicata al content marketing, può iscriversi gratuitamente alla beta di netnoc.